En el artículo de DeepMind sobre Deep Q-Learning para videojuegos Atari ( aquí ), utilizan un método de épsilon codicioso para la exploración durante el entrenamiento. Esto significa que cuando se selecciona una acción en el entrenamiento, se elige como la acción con el valor q más alto o como una...
Mis profesores de física en la escuela de posgrado, así como el premio Noble Feynman, siempre presentaban lo que llamaban modelos de juguete para ilustrar conceptos y métodos básicos en física, como el oscilador armónico, el péndulo, la peonza y la caja negra. ¿Qué modelos de juguetes se utilizan...
Estoy trabajando en un proyecto de Machine Learning con datos que ya están (muy) sesgados por la selección de datos. Supongamos que tiene un conjunto de reglas codificadas. ¿Cómo se construye un modelo de aprendizaje automático para reemplazarlo, cuando todos los datos que puede usar son datos...
He visto conclusiones similares en muchas discusiones, que a medida que el tamaño del minibatch aumenta, la convergencia de SGD en realidad se vuelve más difícil / peor, por ejemplo, este documento y esta respuesta . También he oído hablar de personas que utilizan trucos como pequeñas tasas de...
Muchos tutoriales en línea hablan sobre el descenso del gradiente y casi todos usan un tamaño de paso fijo (tasa de aprendizaje ). ¿Por qué no se utiliza la búsqueda de línea (como la búsqueda de línea de retroceso o la búsqueda de línea
El año pasado, en NIPS 2017, Ali Rahimi y Ben Recht ganaron el premio de la prueba del tiempo por su trabajo "Características aleatorias para máquinas de grano a gran escala", donde introdujeron características aleatorias, que luego se codificaron como el algoritmo de fregaderos de cocina...
Estoy en décimo grado y estoy buscando simular datos para un proyecto de feria de ciencias de aprendizaje automático. El modelo final se usará en los datos del paciente y predecirá la correlación entre ciertos momentos de la semana y el efecto que esto tiene sobre la adherencia a la medicación...
Me encontré con algunos estadísticos que nunca usan modelos que no sean Regresión lineal para la predicción porque creen que los "modelos ML", como el bosque aleatorio o el aumento de gradiente, son difíciles de explicar o "no interpretables". En una regresión lineal, dado que se verifica el...
Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Compré este libro: Cómo medir cualquier cosa: encontrar el valor de los...
Estoy explorando diferentes métodos de clasificación para un proyecto en el que estoy trabajando y estoy interesado en probar Random Forests. Estoy tratando de educarme a medida que avanzo, y agradecería cualquier ayuda brindada por la comunidad de CV. He dividido mis datos en conjuntos de...
Cuando se usa el modelado de temas (Asignación de Dirichlet latente), el número de temas es un parámetro de entrada que el usuario debe especificar. ¿Me parece que también deberíamos proporcionar una colección de conjunto de temas candidatos que el proceso de Dirichlet tiene que probar? ¿Es...
Quiero comparar la precisión de dos clasificadores para la significación estadística. Ambos clasificadores se ejecutan en el mismo conjunto de datos. Esto me lleva a creer que debería estar usando una prueba t de una muestra de lo que he estado leyendo . Por ejemplo: Classifier 1: 51%...
Los bosques aleatorios (RF) son un método competitivo de modelado / extracción de datos. Un modelo de RF tiene una salida: la variable de salida / predicción. El enfoque ingenuo para modelar múltiples salidas con RF sería construir un RF para cada variable de salida. Entonces tenemos N modelos...
Tengo este proyecto paralelo en el que rastreo los sitios web de noticias locales en mi país y quiero crear un índice de criminalidad e índice de inestabilidad política. Ya he cubierto la parte de recuperación de información del proyecto. Mi plan es hacer: Extracción de temas sin...
Me sumergí en el campo de las redes neuronales y me cautivé con ellas. Finalmente, he desarrollado un marco de aplicación para probar sistemas de comercio en bolsas de valores y ahora voy a implementar mi primera red neuronal en él. Muy simple y primitivo, no destinado al comercio real, solo para...
En el libro de Bishop "Clasificación de patrones y aprendizaje automático", describe una técnica para la regularización en el contexto de redes neuronales. Sin embargo, no entiendo un párrafo que describa que durante el proceso de capacitación, el número de grados de libertad aumenta junto con la...
En un pequeño problema de clasificación de texto que estaba viendo, Naive Bayes ha estado exhibiendo un rendimiento similar o mayor que un SVM y estaba muy confundido. Me preguntaba qué factores deciden el triunfo de un algoritmo sobre el otro. ¿Hay situaciones en las que no tiene sentido usar...
Estoy tratando de identificar el mejor modelo para predecir los precios de los automóviles, utilizando los precios y las funciones disponibles en los sitios de anuncios clasificados de automóviles. Para esto utilicé un par de modelos de la biblioteca scikit-learn y modelos de redes neuronales de...
Parece que KNN es un algoritmo de aprendizaje discriminativo, pero parece que no puedo encontrar ninguna fuente en línea que lo confirme. ¿Es KNN un algoritmo de aprendizaje
Estaba leyendo la siguiente justificación (de las notas del curso cs229) sobre por qué dividimos los datos sin procesar por su desviación estándar: Aunque entiendo lo que dice la explicación, no me queda claro por qué dividir por la desviación estándar alcanzaría tal objetivo. Dice para que...